‘nRF54LM20B’ 출시로 차세대 초저전력 포트폴리오 확장
배터리 구동 기기에 에너지 효율적인 엣지 인텔리전스 손쉽게 구현
[데이터넷] 저전력 무선 연결 솔루션 글로벌 리더 노르딕 세미컨덕터(Nordic Semiconductor)는 새로운 최첨단 기능과 함께 NPU(Neural Processing Unit)를 탑재한 자사의 첫 번째 SoC(System-on-Chip)인 ‘nRF54LM20B’를 공식 출시하고, 차세대 초저전력 포트폴리오를 확장하며 엣지 AI 리더십 강화에 나섰다.
대용량 메모리와 함께 nRF54LM20B에 통합된 NPU는 텐서플로우 라이트(TensorFlow Lite)급 모델을 Arm 코텍스 CPU에서 실행하는 것보다 최대 15배 더 빠르게 처리하면서도, 에너지 소비는 크게 낮출 수 있다. 또한 경쟁 엣지 AI 솔루션 대비 최대 7배 더 높은 성능과 8배 더 향상된 에너지 효율 제공을 통해 고속 센서 데이터나 오디오 및 이벤트 기반 엣지 AI 워크로드를 소형 배터리 기반 기기에서도 실용적으로 구현할 수 있다.
외이빈드 스트롬(Øyvind Strøm) 노르딕 근거리무선사업부 수석 부사장은 “차세대 엣지 AI 기능은 소형 배터리 기반 기기에서 현실 세계를 인식하고 해석하는 방식을 근본적으로 변화시키고 있다”며 “전력 효율성 및 지연 시간을 저해하거나 시스템 복잡성을 가중시키지 않으면서도 기기에 직접 강력한 인텔리전스를 구현함으로써 이전보다 훨씬 더 스마트하고, 뛰어난 반응성과 탁월한 에너지 효율성을 갖춘 완전 새로운 제품을 구현할 수 있게 됐다”고 밝혔다.
노르딕은 엣지 AI 모델의 생성 및 최적화, 구축 방식을 간소화함으로써 개발자들이 전력소모를 늘리거나 추가적인 개발 부담 없이도 유의미한 인텔리전스 기능을 그 어느 때보다 쉽게 제품에 추가할 수 있도록 지원한다.
특히 첨단 하드웨어 가속 기능과 유연한 모델 지원, 직관적인 개발자 워크플로우 등을 결합해 일상적으로 널리 사용되는 범용 제품에서도 온디바이스 인텔리전스를 실용적으로 활용할 수 있도록 엣지 AI 지원 역량을 강화하고 있다.
NPU가 탑재된 nRF54LM20B는 배터리로 구동되는 웨어러블, 스마트 홈 및 오디오 기기, 산업 및 의료용 센서, 트래커 등에 실시간 인텔리전스를 구현하는 데 필요한 최적의 성능을 제공한다. 이를 통해 클라우드에서 별도의 프로세싱을 거치지 않고도 정확한 활동 감지, 주변의 소리 및 존재에 대한 즉각적인 반응, 이상징후 식별 및 움직임 해석 등이 가능하다.
엣지
AI
개발 간소화
노르딕은 새로운 하드웨어 가속 기능 외에도 다양한 배터리 기반 커넥티드 IoT 제품에 인텔리전스 기능을 구현할 때 직면하게 되는 일반적인 과제들을 해결할 수 있도록 초저전력 엣지 AI 솔루션을 확장했다.
개발자들은 분류 또는 회귀 모델을 생성하기 위한 모델 아키텍처를 지정하고, 커스텀 데이터 세트를 업로드함으로써 기기에서 직접 실행이 가능한 엣지 AI 모델을 구현할 수 있다. 이를 통해 엣지 AI 아키텍처를 처음부터 설계할 필요 없이 보다 간단하게 웨어러블이나 산업용 센싱, 스마트 홈 기기 등에 최적화할 수 있다.
뿐만 아니라 수많은 오디오 샘플을 수집하거나 라벨링할 필요 없이 단일 텍스트 문구(예: ‘Hello Nordic’) 입력만으로 커스텀 호출어 모델을 생성할 수 있다. 이는 음성 데이터 세트 구축에 소요되는 막대한 비용과 어려움을 해소하고, 음성 기반 제어 기능을 갖춘 스마트 스피커, 웨어러블, 리모컨, 배터리 구동 오디오 액세서리 등을 손쉽게 구현할 수 있도록 해준다.
노르딕의 새로운 온라인 모델 생성 툴인 노르딕 엣지 AI 랩은 NPU에서 추론을 가속화하거나 CPU에서 효율적으로 실행 가능한 모델을 모두 생성할 수 있으며, 개발자들은 성능 및 전력 요건에 따라 유연하게 선택할 수 있다. 이를 통해 모델과 툴, 임베디드 펌웨어 간의 통합 과정에서 발생하는 기술적 문제들을 해결하는 동시에, 오디오 분류 및 이상 감지, 첨단 관성측정장치(IMU) 처리, 예측유지보수, 환경 센싱 및 신호 프로세싱 등 다양한 기능을 구현할 수 있다.
노르딕은 이러한 업데이트를 통해 임베디드 디바이스에 AI 기능을 구현할 때 수반되는 개발 부담을 줄이고, 개념 단계에서 실제 프로토타입 구현까지의 시간을 대폭 단축할 수 있도록 지원한다.
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